MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132864830

Hardware Checkpointing and Productive Debugging Flows for FPGAs

2022· dissertation· W7132864830 sur OpenAlexafffund
Sameh Attia

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDebuggingField-programmable gate arrayInterruptControl flowState (computer science)Algorithmic program debuggingContext (archaeology)Fault tolerance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As FPGAs become larger and more complex, productive debugging is becoming more challenging. In this work, we detail a new debugging flow based on hardware checkpointing that provides full visibility and controllability while maintaining reasonable execution speed. Hardware checkpointing is useful not only for debugging but also enables several other capabilities such as live migration, fault recovery, and context switching; however, it has been difficult to achieve for FPGA applications. In this thesis, we overcome the challenges of checkpointing FPGA designs and realize the proposed checkpoint-based debugging flow. First, we propose techniques and wrappers that can safely interrupt a running design to create a consistent (restartable) checkpoint while avoiding hazards such as data loss or deadlock. We also develop approaches and tools that can access buried on-chip state that cannot be directly captured to create complete checkpoints. We next propose a checkpoint-based debugging framework, StateMover, that can seamlessly move the design state back and forth between an FPGA and a simulator, achieving the best of both worlds: speed and observability. Finally, we build a transaction-based co-simulation framework, StateLink, to extend the functionality of the proposed debugging flow to systems that cannot be entirely moved to a simulator such as CPU+FPGA accelerators or datacenter-scale applications. The combination of these tools enables new and productive debugging flows. StateMover allows designs to run at full hardware speed until a region of interest is approached. Then, a checkpoint can be loaded and its execution observed and controlled in a simulator. StateLink allows a designer-selected portion of the system to be moved into a simulation, enabling simulation speedups of up to 25x versus simulating the entire design. We demonstrate on several designs that StateMover and StateLink support can be added to a design with low resource and timing overhead, and illustrate the utility of the flow by debugging a complete Memcached system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetRadiation Effects in ElectronicsTravaux en français237 207